阶段 1:基础知识打底(数学 + 编程)
✅ 数学三件套:线性代数、概率统计、微积分
✅ 编程基础:Python+ NumPy+ Matplotlib
阶段 2:机器学习入门
✅ 核心内容:监督学习(线性回归 / 决策树)、无监督学习(聚类 / PCA 降维)、评估指标(准确率 / F1 分数)
阶段 3:深度学习
✅ 核心内容:前馈 / 卷积 / 循环神经网络、反向传播 / 梯度下降;PyTorch+ TensorFlow
阶段 4:自然语言处理(NLP)
✅ 核心内容:词嵌入、序列模型、Transformer 架构
阶段 5:大模型核心(Transformer + 预训练)
✅ 核心内容:Transformer 模型(注意力机制!)、BERT、GPT生成式预训练搞创作
阶段 6:大模型应用实战
✅ 应用方向:文本生成、对话系统、机器翻译
阶段 7:持续进阶
✅ 进阶方向:多模态学习、模型优化、AI 伦理
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